Traumatic brain injury resiliency model: a conceptual model to guide rehabilitation research and practice
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing trend in traumatic brain injury (TBI) rehabilitation, and research, to focus on the processes of adaptation following the injury. Resiliency is an umbrella term describing the range of personal protective factors, environmental supports and resources, as well as self-regulatory processes, engaged in response to adversity. An affective, cognitive, and behavioural self-regulatory process model of resiliency in the workplace was adapted to suit the TBI context. Through a narrative review of the literature pertaining to brain injury rehabilitation, participation, and resilience, we substantiated the model, and explained how resiliency can frame research on life experiences following the injury. TBI represents a cascading adversity as the injury and subsequent life experiences (e.g., job loss) shape adaptation. Resiliency is shaped by: personal characteristics (e.g., hope, social functioning, self-awareness, memory, spirituality, coping, and self-efficacy), environmental resources/supports (e.g., services and social support), and self-regulatory processes that lead to the resiliency-related outcomes, which we suggest involve re-engaging in activities, adapting participation, and reconstructing identity. This conceptual model outlines and defines the factors and processes operating and contributing to resiliency following TBI. Recommendations for future research are outlined. Implications for rehabilitation Investigating resiliency processes can move the traumatic brain injury field beyond examining individual traits and protective factors, to transactional processes that influence participation experiences and opportunities over time. The Traumatic Brain Injury Resiliency Model can be used to frame the targets and desired outcomes of rehabilitation interventions, such as self-regulatory processes or environmental supports known to enhance resiliency. Studying resiliency will help to shift the paradigms of traumatic brain injury research, and rehabilitation practice, to a focus on life experiences and adaptation, helping individuals, clinicians, and families consider processes of positive change, rather than focusing solely on adversity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».